| 研究概要 |
[非線形システムの自己組織化的モデル化および制御]
・ニューラルネットワークを用いた機能局在型ネットワークによる自己組織化的モデル化の提案を行ない,これを非線形システムの同定に応用した結果,通常のニューラルネットワークによる同定より良い結果が得られた。
・ニューラルネットワークの学習機能に倣った学習ペトリネットワーク(Learning Petri Network:L.P.N)による自己組織化的モデル化の提案を行ない,非線形システムの同定に応用し,これも通常のニューラルネットワークによる同定よりはるかに良い結果が得られた.
・非線形ダイナミックスを線形近似モデルで推定し,非線形性による誤差をニューラルネットワークで補償するという提案を行ない,非線形システムの同定に良い結果を得た。
[分布定数系のモデル化・モデル化誤差・制御]
・前年度提案した2次形式評価の最小化・領域極配置に加え,オブザーバを使用したことによるロバスト性の劣化を回復するLoop Transfer Recoveryをも考慮した制御系設計法を提案し,ロバスト性の回復も同時に行われている事をシミュレーションにより確認した。
・新たな視点即ち,部分と全体の調和を基本とするホロニックの概念の基本的な提案を行い,調和という概念を用いれば,多目的仕様を満足する制御系設計が容易にできる事を示し,シミュレーションにてその有効性を確認した。
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